深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。 简介 机器学习技术在当代社会已经发挥了很大的作用：从网络搜索到社交网络中的内容过滤到电子商务网站的个性化推荐，它正在快速的出现在用户的消费品中，如摄像机和智能手机。机器学习系统可以用来识别图像中的物体，将语音转变成文字，匹配用户感兴趣的新闻、消息和产品等，也可以选择相关的搜索结果。这些应用越来越多的使用一种叫做“深度学习(Deep&
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深度学习
在人工智能学界，Geoffrey Hinton拥有非常崇高的地位，甚至被誉为该领域的爱因斯坦。在人工智能领域最顶尖的研究人员当中，Hinton的引用率最高，超过了排在他后面三位研究人员的总和。目前，他的学生和博士后领导着苹果、Facebook以及OpenAI的人工智能实验室，而Hinton本人是谷歌大脑(Google Brain)人工智能团队的首席科学家。
就在几个小时之前，由 Hinton 和其在谷歌大脑的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
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深度学习
探秘机器人是如何进行深度学习的-一个人独处时，感觉有点孤单，怎么办？微软亚洲研究院推出的“微软小冰”，或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外，还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。
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语音识别 深度学习 机器人
科普：深度学习真的那么难吗？-今天，面对AI如此重要的江湖地位，深度学习作为重要的一个研究分支，几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，其中包含语义理解、图像识别、语音识别，自然语言处理等等，更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。
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人工智能 深度学习
干货：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比-本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
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深度学习 机器学习 人工智能
当你要开始一个深度学习项目时，的确值得花一些时间来评估可用的框架，以确保技术价值的最大化。深度学习的框架有很多，不同框架之间的“好与坏”却没有一个统一的标准。
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深度学习 Caffe
神经网络基础 1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
2、权重(Weights)——当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有
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深度学习 神经网络
深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行-由NSF资助的一个研究项目，目前正在研究如何使用RDMA高性能连接器将深度学习算法在FPGA和跨系统之间运行；另一个由Andrew Ng和两个超算专家牵头的项目，则希望把模型放在超级计算机上，给它们一个Python接口。
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FPGA 深度学习 人工智能
如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益-这款芯片能够以数百毫秒（ms）的速度在大脑和义肢之间传送讯号。虽然比人类的神经传导速度更慢，但较当今的义肢所要求的秒数更快。
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物联网 人工智能 深度学习
关于深度学习未来发展方向的6项预测-深度学习是个复杂的概念，其中每项因素都不简单。即使您身为已经熟练掌握人工神经网络基础知识的数据科学家，大家也需要时间了解加速卷积、复发、生成以及其它与多层深度学习算法规范相关的复杂概念。
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深度学习
近日，在深度学习领域出现了一场热烈的争论。这一切都要从Jeff Leek在Simply Stats上发表了一篇题为 《数据量不够大，别玩深度学习》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文开始。作者Jeff Leek在这篇博文中指出，当样本数据集很小时(这种情况在生物信息领域很常见)，即使有一
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深度学习
2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了?在 BEEVA Lab
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TensorFlow 深度学习
长程驾驶运输环境单纯、运输时间长，很容易因疲劳驾驶影响行车安全。 在这样的情况之下，最快实现自动驾驶的场域，将会是商用货车的物流应用。
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深度学习 NVIDIA
更新几个面试被问到或者联想出来的问题，后面有时间回答 SGD 中 S(stochastic)代表什么 个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch 监督学习/迁移学习/半监督学习/弱监督学习/非监督学习? 本笔记主要问题来自以下两个问题，后续会加上我自己面试过程中遇到的问题。 深度学习相关的职位面试时一般会问什么?会问一些传统的机器学习算法吗? 如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平? 以下问题来自@Naiyan Wang C
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深度学习 CNN
在一个正常运作的资本主义经济环境，一家具创新能量的公司会协助开创新市场，对新技术或产品开发大举投资，因而击败竞争对手或将之逼到墙角，并从中创造获利，这在当前科技产业中若要找到范本，NVIDIA无疑当之无愧，因NVIDIA不仅协助开创将加速运算导入全球数据中心的新市场，如今也正借此为公司创造获利，并掌握相当先进的前瞻技术，因而有助NVIDIA在可预见的未来于这块市场站稳脚步。
根据The Next Platform网站报导，NVIDIA借由在其数据中心产品线中推出Tesla加速器产品线，充分有助该
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NVIDIA 深度学习
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